Vol. 7, No. 1, August 2023, Pages 1-7                     http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick

## Sandi Hermawan
1 , Nova Agustina 2
Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Bandung e-mail: 1 sandihermawanf01@gmail.com, 2 nova@sttbandung.ac.id
Abstract: Indonesia  is  a  tropical  country  with  great  natural  wealth,  one  of  the  wealth  that Indonesia  has  is  abundant  and  various  spices,  but  not  everyone  knows  the  various  types  of spices.  So  that  in  this  study  aims  to  increase  knowledge  about  the  types  of  spices  typical  of Indonesia,  using  deep  learning  methods  made  a  classification  of  typical  Indonesian  spice images using CNN with train accuracy of 99% and validation accuracy of 60% and train data used  as  many  as  24  images  for  each  type  of  spice,  there  are  7  (seven)  types  of  spices  used namely Andaliman, Java Chili, Cloves, Cardamom, Cinnamon, Pepper and Nutmeg.
Keywords : classification, spices, convolutional neural network
Abstrak: Indonesia merupakan negara tropis dengan kekayaan alam yang besar, salah satu kekayaan  yang  dimiliki  Indonesia  yakni  rempah-rempah  yang  melimpah  dan  bermacam- macam,  akan  tetapi  tidak  semua  orang  mengetahui  berbagai  jenis  dari  rempah-rempah. Sehingga  Pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  pengetahuan  mengenai  jenis rempah-rempah khas indonesia, dengan menggunakan metode deep learning dibuat sebuah klasifikasi citra rempah khas Indonesia menggunakan CNN dengan train akurasi sebesar 99% dan validation akurasi sebesar 60% serta data train yang digunakan sebanyak 24 citra untuk setiap  jenis  rempah-rempah,  terdapat  7  (tujuh)  jenis  rempah-rempah  yang  dipakai  yakni Andaliman, Cabe Jawa, Cengkeh, Kapulaga, Kayu Manis, Lada dan Pala.
Kata kunci : klasifikasi, rempah-rempah, convolutional neural network
Pendahuluan Menurut  buku  yang  ditulis  oleh (Hakim, 2015) hingga saat ini diperkirakan  terdapat  total  400-500 rempah-rempah  yang  ada  di  dunia dengan  Asia  Tenggara  sebagai  pusat dari  berbagai  jenis  rempah-rempah dunia.  Di  Asia  tenggara  setidaknya memiliki  275  spesies  rempah.  Selain itu  menurut  artikel  yang  di  tulis  oleh kemendikbud terdapat 25 jenis rempah yang dikenal oleh masyarakat. Seperti  kunyit,  pala,  kayu  manis, cengkeh,  jahe,  saffron,  kapulaga, kemukus, secang dan kemiri.
Rempah-rempah  selain  menjadi bahan  untuk  memasak,  bisa  juga menjadi  obat  herba  contohnya  seperti jahe,  kunyit  dan  kencur.  Meskipun demikian  kehidupan  modern  juga dapat  memengaruhi    masyarakat untuk mengenal kekayaan alam
Indonesia yaitu rempah-rempah, (Cynthia Sinatra, 2016) Sebelum  penelitian ini dilakukan, terdapat penelitian terdahulu mengenai  penggunaan  metode  CNN untuk  penelitian  pertama  berjudul “Implementasi  Convolutional  Neural Network  Untuk  Klasifikasi  Varietas Pada  Citra  Daun  Sawi  Menggunakan Kera s” (Ahmad  Kurniadi,  dkk.  -
Journal  of  Computer  and  Information Technology,  2020).  Penelitian  ini bertujuan untuk mengatasi permasalahan  dalam  membedakan antara  sawi  pakchoy,  sawi  putih  dan sawi  caisim  hasil  dari  penelitian  ini memperoleh nilai akurasi sebesar 83%, recall 80 % dan presisi 89%.
Setelah  penelitian  oleh  Ahmad Kurniadi dkk, terdapat juga penelitian kedua  dengan  judul “ Klasifikasi  Jenis Rempah-Rempah  Berdasarkan  Fitur
Implementasi Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Rempah – Rempah Khas Indonesia
Vol. 7, No. 1, August 2023, Pages 1-7                     http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick

## Warna RGB dan Tekstur Menggunakan
Algoritma K- Nearest Neighbor” (Kaharuddin - Jurnal Informasi Interaktif,  2019).  Pada  penelitian  ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi jenis  rempah-rempah  berdasarkan warna dan tekstur dengan menggunakan  algoritma  K-Nearest Neighbor,  hasil  dari  penelitian  ini mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar 73%. Perbedaan dari penelitian terdahulu dengan penelitian ini terletak pada metode dan dataset yang digunakan.  Pada  penelitian  yang pertama  meskipun  metode  sama namun  datasetnya  yang  berbeda,  lalu pada  penelitian  kedua  datasetnya sama  yaitu  rempah-rempah  namun metodenya  berbeda  selain  itu  pada penelitian  kedua  hanya  menggunakan 4 jenis rempah-rempah saja. Berdasarkan  pemaparan  pada penelitian ini akan membahas
Convolutional  Neural  Network untuk klasifikasi  7  jenis  rempah-rempah. Selain  itu,  penulis  juga  membahas hasil  deploy  model  CNN  berbasis website
yang dilakukan untuk
mengklasifikasi jenis rempah.
Metode Convolutional Neural Network Pada deep learning, convolutional neural network merupakan bagian dari kelas artificial  neural  network yang paling sering diterapkan dalam menganalisis citra visual. (M.V.Valuevaa,  2020)  CNN  juga  terdiri dari  neuron  yang  memiliki  beberapa komponen  yakni  weight,  bias  dan aktifasi  fungsi,  pada  prosesnya  CNN melakukan:  Convolutional  Layer,Non- Linearity  Layer  (ReLU  Layer),  Pooling Layer, dan Fully-Connected Layer (M.E. Paoletti,  2018).  Pada  penelitian  ini, arsitektur  CNN  dapat  dilihat  pada Gambar 1.

## Gambar 1 Arsitektur CNN
Pada  Gambar  1,  tahap  awal  CNN adalah  mendeteksi  gambar  rempah- rempah
dioperasikan dengan
serangkaian  filter  konvolusi.  Filter- filter  ini  bertindak  seperti  detektor- detektor  fitur  yang  memahami  pola- pola  kecil  dalam  gambar,  seperti  tepi, sudut,  dan  tekstur  tertentu  pada rempah-rempah. Setelah  konvolusi, hasil  dari  operasi  konvolusi  tersebut dijalani  melalui  fungsi  aktivasi,  yang umumnya  adalah  ReLU  (Rectified Linear Activation). Fungsi  aktivasi  ini  membantu memperkenalkan  non-linearitas  ke dalam jaringan, memungkinkan jaringan  untuk  memahami  pola-pola yang  lebih  kompleks. Selanjutnya, lapisan  pooling  digunakan  untuk mengurangi  dimensi  data  dengan mengambil  nilai  maksimum  atau  rata- rata  dalam  suatu  area.  Lapisan terakhir dari jaringan, yang menghasilkan probabilitas untuk setiap kategori klasifikasi. Ini biasanya menggunakan  fungsi  aktivasi  seperti Softmax  untuk  mengonversi  skor menjadi  probabilitas  yang  dapat diinterpretasikan sehingga menghasilkan  klasifikasi  dan  prediksi objek gambar yang didetksi.
Vol. 7, No. 1, August 2023, Pages 1-7                     http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick

## Rempah – Rempah
Menurut  kbbi  rempah-rempah merupakan berbagai jenis hasil tanaman  yang  beraroma,  seperi  pala, cengkih,  lada  untuk  memberikan  bau dan rasa khusus pada makanan. Selain itu  menurut  (Rahman,  2019)  rempah- rempah  dapat  diketahui  ketika  masa bersemi  Sebelum  abad ke-18,  rempah- rempah  juga  berkembang  menjadi sarana penting yang memantik perkembangan ilmu pengetahuan modern. Tahapan Penelitian Penelitian yang dilakukan menggunakan beberapa tahapan yakni akuisisi data, split
dataset, preprocessing  data,  identifikasi  cnn dan pengujian sistem.

## Gambar 2 Alur Penelitian
Tahapan-tahapan  yang  dilakukan pada  penelitian  ini,  selanjutnya  akan dijelaskan dengan lebih detail.

## Akuisisi Data
Tahapan  ini  merupakan  tahap yang  paling  awal  dilakukan  sebelum memulai  pemprosesan  citra.  Data rempah-rempah diambil dengan menggunakan metode scrapping
dengan library bin_image_downloader.

## Gambar 3 Scrapping Image
Scrapping ini  dilakukan  untuk mempercepat  proses  data  akuisisi, melihat  data  yang  akan  digunakan
cukup  banyak,  apabila  dilakukan secara  manual  akan  memakan  banyak sekali  waktu.  Jenis  rempah-rempah yang  ambil  ada  7  (tujuh)  yakni Andaliman,  Cabe  Jawa,  Cengkeh, Kapulaga,  Kayu  Manis,  Lada  dan  Pala. Dengan jumlah data masing-masing 30, namun pada scrapping dilakukan limit 70 karena terdapat image yang kurang tepat, sehingga jumlah estimasi apabila hal tersebut terjadi.
Gambar 4 Sample citra hasil scrapping
Split Dataset Dari  apa  yang  sudah  didapatkan pada data akuisis, selanjutnya dilakukan split data menjadi data train, test dan validation . Split dataset  ini berfungsi untuk menghindari terjadinya  overfitting,  pada  proses  ini saya menggunakan library yang disediakan oleh python yaitu split_folder dengan ratio (8, 1, 1).
Gambar 5 Split dataset
Vol. 7, No. 1, August 2023, Pages 1-7                     http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
Proses  ini  membagi  dataset tergantung dari ratio yang di inginkan, disini  saya  menggunakan  ratio  8,  1,  1 dikarenakan  jumlah  datasetnya  yang tidak  terlalu  banyak  dan  di  fokuskan untuk data training saja sehingga dari total  dataset  semula  30  per  jenisnya, setelah  dilakukan  split  menjadi  data train 24, data test 3 dan data val 3.

## Preprocessing Data
Yakni  proses cropping agar seluruh ukuran data sama, (Kaharuddin, 2019) pada penelitian ini menggunakan  dimensi  data  citra  atau IMAGE_SIZE berukuran 224 x 224 pixel.
Gambar 6 Preprocessing data Pada preprocessing memiliki beberapa  tahap  yaitu grayscale,  trim,
resize  dan  generate  dataset .  Karena vgg  sudah  menyediakan  jadi  tinggal menggunakan  syntax  yang  sudah disediakan saja.

## Klasifikasi CNN
Klasifikasi  dilakukan  oleh  model cnn  yang  disediakan  oleh  keras dengan model VGG16, sebelum menggunakan modelnya pertama harus  mengatur  flatten  serta  length dense  disesuaikan  dengan  data  train yang  sudah  didapatkan  ketika  proses split  data .  Seperti  yang  ditunjukan pada Gambar 7.

## Skenario dan Pengujian Sistem
Skenario uji yang dihitung adalah akurasi yang didapatkan dari persamaan 1. Akurasi  Pelatihan  =  (Jumlah Prediksi  Benar)  /  (Total  Jumlah Data) (1) Pengujian dilakukan menggunakan fit  model  generator dengan  jumlah epochs 10,  akurasi yang  didapat  yakni  99%,  val  akurasi 60%, loss 0.6% dan val loss 1.5%.  train akurasi  >  val  akurasi  disebabkan karena beberapa kemungkinan, kemungkinan  pertama  disebabkan oleh  citra  pada  dataset  yang  kurang banyak,  kedua  citra  pada  dataset memiliki  pola  gambar  yang  mirip, ketiga  tidak  dilakuka dropout  layer . Hasil  pengujian  ini  dilakukan  pada setiap epoch pada python.

## Gambar 8 Pengujian model
Untuk melihat dengan lebih jelas selisih  antara  train  akurasi  dan  val akurasi, dapat dilihat pada Gambar 9:
Gambar 9 Visualisasi data akurasi
Pengujian juga dilakukan dengan menggunakan fungsi berikut:

## Gambar 9 Fungsi predict
Fungsi pada Gambar 9 digunakan untuk  melakukan  tes  prediksi  jenis rempah-rempah yang ditargetkan, pada pengujian ini peneliti menggunakan dataset validation. Pada tahap  ini  merupakan  penggunakan dari  fungsi  yang  ditampilkan  pada gambar  9,  target  dari  jenis  rempah- rempah yaitu Andaliman terlihat pada gambar  10  hasil  prediksi  yaitu Andaliman, untuk setiap jenis rempah- rempah diuji sebanyak 3 kali.
Gambar 10 Hasil Uji
Pembahasan Hasil  klasifikasi  pada  tabel  1 menunjukan pola yang dilakukan oleh cnn  pada  model  vgg16,  terdapat beberapa  jenis  rempah  yang  cukup mirip  masuk  kedalam  klasifikasi  yang kurang tepat. Selain itu pengujian juga dilakukan  pada  model  yang  sudah dilakukan deployment menggunakan
data  bebas  atau  data  random  yang terdapat pada internet.
Deployment dilakukan pada website dengan menggunakan streamlit,  salah  satu  fitur  yang digunakan yakni browser local file dan drag and drop file guna mempermudah  user  Ketika  ingin melakukan  prediksi,  seperti  yang ditujukan pada gambar 11. Pada  tabel  2    menunjukan  hasil tes  menggunakan  data  bebas,  dengan hasil yang lebih baik dari sebelumnya, karena terdapat prediksi dengan benar sebanyak 3 kali.

## Gambar 10 Hasil Deployment
Kesimpulan Model CNN yang disediakan oleh keras  yaitu  VGG16  dapat  membuat train  loss  sangat  kecil  yaitu  0.6%  dan val  loss  1.5%.  Tingkat  akurasi  yang didapatkan relative tinggi dengan nilai train akurasi dan val akurasi yaitu 99% dan  60%.  Berdasarkan  pemaparan diatas, dapat terlihat bahwa nilai train loss  lebih  kecil  dibanding  val  loss, begitupun  train  akurasi  lebih  besar dari  val  akurasi,  untuk  memperkecil selisi  tersebut  terdapat  beberapa  hal yang bisa dilakukan dengan menambahkan  drop  out  layer  pada model,  menambah  jumlah  dataset, setidaknya setiap jenis rempah terlihat dengan jelas keunikannya.
Vol. 7, No. 1, August 2023, Pages 1-7                     http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
Tabel 1 Pengujian data validation Jumla h Andali man Cabe Jawa Ceng keh Kapulag a Kayu Manis Lada  Pala Andaliman 3 2 0 0 0 0 1 0 Cabe Jawa 3 0 1 1 0 0 0 1 Cengkeh 3 0 0 1 1 0 1 0 Kapulaga 3 0 0 0 2 0 1 0 Kayu Manis 3 0 0 0 0 2 1 0 Lada 3 0 0 0 0 0 2 1 Pala 3 0 0 0 0 1 0 2 Tabel 2 Pengujian data bebas Jumla h Andali man Cabe Jawa Ceng keh Kapulag a Kayu Manis Lada  Pala Andaliman 3 2 0 0 0 1 0 0 Cabe Jawa 3 0 2 1 0 0 0 0 Cengkeh 3 1 0 1 0 0 0 1 Kapulaga 3 0 0 0 3 0 0 0 Kayu Manis 3 0 0 0 0 3 0 0 Lada 3 1 1 0 0 0 1 0 Pala 3 0 0 0 1 0 0 2 Referensi Ahmad  Kurniadi,  K.  M.  (2020). Implementasi Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi  Varietas  . Journal  of Computer and Information Technology, 4 (1), 25-33. Al-Amin,  M.  I.  (2022).  Spices  Image Classification  Using  Support Vector Machine. IEEE , 1-4. Alvin  Eka  Putra,  M.  F.  (2023). Klasifikasi Jenis Rempah Menggunakan Convolutional Neural  Network  dan  Transfer Learning. 12-18. Anita  Agustina  Styawan,  R.  A.  (2023). The  use  of  pattern  recognition for  classification  of  Indonesian ginger  (Zingiber  officinale  var. amarum)  based  on  antioxidant activities  and  FTIR  spectra. Journal of Applied Pharmaceutical  Science ,  149- 156. Arief Hermawan, A. P. (2022). Implementasi  Korelasi  untuk Seleksi  Fitur  pada  Klasifikasi Jamur  Beracun  Menggunakan
Jaringan  Syaraf  Tiruan. Jurnal INTEK , 63-67. Cynthia Sinatra, M. N. (2016). Perancangan  Buku  Pengenalan Rempah-rempah. Jurnal  DKV
Adiwarna, 2 (9), 1-9. D.  C.  Khrisne,  I.  M.  (2018).  Indonesian Herbs  and  Spices  Recognition using Smaller VGGNet-like Network. IEEE , 221-224. Darmatasia, A. M. (2023). Implementasi Convolutin Neural Network untuk Klasifikasi  Tanaman  Rimpang Secara Virtual. 122-131. Endang  Suherman1,  D.  H.  (2023). Comparison  of  Convolutional Neural  Network  and  Artificial Neural Network for Rice Detection. Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika . Fifin  Ayu  Mufarroha,  D.  A.  (2022). Klasifikasi Jenis Rempah Penghasil Minyak Atsiri Menggunakan  Metode  Machine Learning. Jurnal Simantec . Hajriansyah.  (2023).  Identifikasi  Jenis Rempah-Rempah  Menggunakan Metode  CNN  Berbasis  Android. Jurnal  Riset  Sistem  Informasi Dan  Teknik  Informatika ,  223- 232.
Hakim, L. (2015). Rempah & Herba (1st ed.). Yogyakarta: Diandra Creative. Hendi Hidayat, F. R. (n.d.). Implementasi  Kualitas  Benih Jahe  Menggunakan  Convolution Neural  Network  (CNN). Jurnal Infotech , 287-298. Isna Wulandari, H. Y. (2020). Klasifikasi  Citra  Digital  Bumbu dan  Rempah  dengan  Algoritma Convolution  Neural  Network
(CNN). JURNAL GAUSSIAN , 273- 282. Kaharuddin,  K.  E.  (2019).  Klasifikasi Jenis Rempah-Rempah Berdasakran  Fitur  Warna  RGB dan Tekstur Menggunakan Algoritma  K-Nearest  Neighbor. Jurnal Informasi Interaktif . Kaharuddin,  K.  E.  (2019).  KLASIFIKASI JENIS REMPAH-REMPAH BERDASARKAN  FITUR  WARNA RGB  DAN  . Jurnal  Informasi Interaktif, 4 (1), 1 - 62. M.E.  Paoletti,  J.  H.  (2018).  A  new  deep convolutional  neural  network for  fast  hyperspectral  image. Elsevier , 120-147.
M.V.Valuevaa, N. P. (2020). Application of  the  residue  number  system to reduce hardware costs of the convolutional  neural  network implementation. ELSEVIER,  177 , 232-243. Mellynia  Sanjaya,  E.  N. (2023).  Deteksi Jenis Rempah-Rempah Menggunakan Metode Convolutional  Neural  Network Secara  Real  Time. Jurnal  Sains Komputer & Informatika , 22-31. Muhathir,  R.  T.  (2023).  Performance Comparison of Boosting Algorithms in Spices Classification  Using  Histogram of  Oriented  Gradient  Feature
Extraction. JCoSITTE , 342-349.
Nadya  P.  Batubara,  D.  W.  (2020). Klasifikasi  Rempah  Rimpang Berdasarkan  Ciri  WarnaRGBDan Tekstur GLCMMenggunakan
Algoritma  Naive  Bayes. JURNAL INFORMATIK . Pratama,  L.  Z.  (2023).  Klasifikasi  Citra Rempah-rempah dengan Menggunakan Algoritma Convolutional  Neural  Network (Cnn). Rahman,  F.  (2019).  Negeri  Rempah- Rempah  dari  Masa  Bersemi Hingga Gugurnya Kejayaan Rempah-Rempah. Jurnal Kemendikbud, 11 (3), 347-362. Sudiati, N. (2022). Metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  untuk  deteksi  jenis rempah-rempah. Jurnal  Cyber Area . Wahyu  Wijaya  Kusuma,  R.  R.  (n.d.).
Analisis  Perbandingan  Model
CNN  VGG16  dan  Densenet121 Menggunakan  Kerangka  Kerja Tensorflow  untuk  Deteksi  Jenis Hewan. Jurnal Teknik Komputer , 141-147. Windha  Mega  Pradnya  D,  A.  P.  (2022). Analisis Pengaruh Data Augmentasi  Pada  Klasifikasi Bumbu  Dapur  Menggunakan Convolutional  Neural  Network.
JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA BUDIDARMA , 2022-2031. Yuanita  A.  Putri,  E.  C.  (2021). Identification of Medicinal Plant Leaves Using Convolutional Neural  Network. Journal  of Physics: Conference Series , 1-5.